Privacy-preserving verification of clinical research

Autor: Makri, E., Everts, M. H., Hoogh, S., Peter, A., Op Den Akker, H., Pieter Hartel, Jonker, W.

Publikováno v: Katzenbeisser, S.Lotz, V.Weippl, E., Lecture Notes in Informatics (LNI), Proceedings-Series of the Gesellschaft fur Informatik (GI), P-228, 481-500
Sicherheit 2014: Sicherheit, Schutz und Zuverlässigkeit, Beiträge der 7. Jahrestagung des Fachbereichs Sicherheit der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), 481-500
STARTPAGE=481;ENDPAGE=500;TITLE=Sicherheit 2014: Sicherheit, Schutz und Zuverlässigkeit, Beiträge der 7. Jahrestagung des Fachbereichs Sicherheit der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)
Scopus-Elsevier

We treat the problem of privacy-preserving statistics verification in clinical research. We show that given aggregated results from statistical calculations, we can verify their correctness efficiently, without revealing any of the private inputs use

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::4b62288ecd3f85ba22b3d4ed184e54de
http://resolver.tudelft.nl/uuid:43339a65-441f-4ace-8c1d-6719273b2411

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.